AI-Unterstütztes Tool für transparente und effiziente Wissenschaftliche Veröffentlichungen jetzt online verfügbar.

GitHub-Benutzer Robert Jakob hat ein umfassendes Werkzeug namens "Rigorous" entwickelt, das das Erstellen, Bewerten und Verbreiten von Forschung transparenter, kostengünstiger und effizienter machen soll. Rigorous nutzt künstliche Intelligenz (KI), um wissenschaftliche Manuskripte zu analysieren und den Peer-Review-Prozess zu verbessern. Die Cloud-Version des KI-Peer-Reviewers ist für Testzwecke kostenlos verfügbar unter https://www.rigorous.company/. Das Projekt "Rigorous" besteht aus zwei Hauptsätzen: Agent1_Peer_Review und Agent2_Outlet_Fit. Agent1_Peer_Review ist bereits einsatzbereit und bietet eine fortschrittliche Peer-Review-Plattform. Es verfügt über spezialisierte Agenten, die Manuskripte gründlich analysieren, detaillierte Rückmeldungen geben und professionelle PDF-Berichte erzeugen. Die Analyse umfasst verschiedene Aspekte wie die Struktur, wissenschaftliche Strenge und Schreibqualität der Manuskripte. Die Ergebnisse werden in einer JSON-Datei mit handlungsorientierten Empfehlungen gespeichert. Diese Daten dienen dann als Grundlage für den PDF-Bericht, der innerhalb von 1-2 Werktagen per E-Mail versendet wird. Agent2_Outlet_Fit befindet sich derzeit noch in der Entwicklung. Dieses Werkzeug soll die Anpassung von Manuskripten an Zielzeitschriften oder -konferenzen bewerten. Die Kernfunktionalitäten werden implementiert, die Integration mit Agent1_Peer_Review steht an, und Tests und Validierungen sind im Gange. Sobald dieses Werkzeug einsatzbereit ist, wird es die Auswahl des richtigen Publikationsforums für Forschungsarbeiten wesentlich erleichtern. Um den PDF-Bericht zu generieren, müssen bestimmte Abhängigkeiten installiert sein, darunter reportlab und pillow. Zudem müssen folgende Dateien vorhanden und aktuell sein: executive_summary.json (für die Exekutivzusammenfassung und Gesamtbewertungen), quality_control_results.json (für detaillierte Abschnittsbewertungen, Strenge und Schreibqualität) und logo.png (für die Report-Kopfzeile). Der PDF-Bericht wird durch Ausführen des Skripts python Agent1_Peer_Review/pdf_generator.py erzeugt und im Ordner Agent1_Peer_Review/results/ unter dem Namen review_report.pdf gespeichert. Die wichtigsten Funktionen des PDF-Berichts sind: - Ein Titelblatt mit Logo, Manuskripttitel und Gesamtbewertungen - Exekutivzusammenfassungen und detaillierte Analyseseiten für alle Bewertungspunkte (S1–S10, R1–R7, W1–W7) - Visuell ansprechende Tabellen für Bewertungen und Vorschläge - Professionelles Layout, Farbcodierung und konsistente Formatierung Für weitere Details zur Berichtsgenerierung siehe die Kommentare in der Datei Agent1_Peer_Review/pdf_generator.py. Die Grundvoraussetzungen für die Nutzung von Rigorous sind: - Python 3.7+ oder höher - OpenAI-API-Schlüssel - PDF-Manuskripte zur Analyse - Die in den Anforderungsdateien (requirements.txt) aufgelisteten Abhängigkeiten Das Projekt wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht. Beiträge zur Weiterentwicklung sind willkommen, und Pull Requests können jederzeit eingereicht werden. In der Branche wird Rigorous als wichtiger Schritt hin zu einer transparenteren und effizienteren wissenschaftlichen Publikation angesehen. Die Verwendung von KI zur Verbesserung des Peer-Review-Prozesses und zur Reduzierung von Kosten und Zeitaufwand wird von vielen Wissenschaftlern und Fachleuten positiv bewertet. GitHub ist ein führendes Plattformunternehmen für Softwareentwicklung und Zusammenarbeit, und Robert Jakob hat sich durch seine Arbeit auf diesem Gebiet einen guten Ruf erworben. Rigorous hat das Potenzial, die Qualität und den Geschwindigkeit der wissenschaftlichen Publikationen erheblich zu steigern, was wiederum die Verbreitung und den Fortschritt der Wissenschaft fördern kann.